CN108470137B - 一种基于视频的汽车遮阳板检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于视频的汽车遮阳板检测方法，包括如下步骤：利用车牌位置信息和车型得出车窗的检测区域；在检测区域内利用积分投影和Hough直线检测确定车窗准确位置；根据车窗位置选定遮阳板检测区域，并在区域内利用级联和Hough直线检测方法判定遮阳板是否开启。本发明精确定位车窗位置，为人脸预估、安全带检测、打电话检测、年检标检测、车窗挂件检测等提供了更为精确的预估区域；根据车窗位置预估遮阳板大致检测区域，具有较高的检测效率和检测精度；限制Hough直线检测的检测角度，极大的提高算法运行效率。

Description

一种基于视频的汽车遮阳板检测方法
技术领域
本发明属于视频监控技术领域，尤其是涉及一种基于视频的汽车遮阳板检测方法。
背景技术
随着社会的发展，监控设备的应用越加广泛。当然，智慧交通更是安防行业的重中之重。交通相机之前的主要应用是判断车辆是否违章，但是，随着设备摄像机清晰度的提升，其越来越多的用于警察办案布控。其利用车牌布控、人脸抓拍来确定车辆是否为嫌疑车辆以及嫌犯是否在车中。然而，很多嫌犯通过开启遮阳板来避免人脸被抓拍，因此，检测车辆是否打开遮阳板可快速有效的定位嫌疑车辆，从而帮助警方迅速破案。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于视频的汽车遮阳板检测方法，具有较高的效率和准确率。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于视频的汽车遮阳板检测方法，包括如下步骤：
(1)利用车牌位置信息和车型得出车窗的检测区域；
(2)在检测区域内利用积分投影和Hough直线检测确定车窗准确位置；
(3)根据车窗位置选定遮阳板检测区域，并在区域内利用级联和Hough直线检测方法判定遮阳板是否开启。
进一步的，所述步骤(1)具体包括根据已知的车牌位置信息和车型，以车牌左上角坐标点为基准，车牌宽度为测量单位向上方和左右各扩展出一定像素，得到车窗在图像中的位置。
进一步的，所述步骤(2)具体包括如下步骤：
(21)根据车牌和车型信息，求出车窗检测区域，即：ROI(x,y,w,h)，设车牌区域为(X,Y,W,H)；
小汽车：x＝X–W*2.1；y＝Y–W*3.7；w＝W*4.5；h＝W*2.4；
面包车：x＝X–W*2.1；y＝Y–W*4.1；w＝W*4.8；h＝W*2.6；
小货车：x＝X–W*2.3；y＝Y–W*4.4；w＝W*5.5；h＝W*2.7；
大货车：x＝X–W*3.1；y＝Y–W*5.3；w＝W*6.7；h＝W*3.1；
(22)将检测区域分割成上下两部分，在各半部分利用积分投影检测出车的上下边线；具体过程如下
首先确定下边线，在检测图像下半区域令图像每行像素值的和与其下方10行像素值和的均值作比较，若大于起始阈值则把该行像素和作为新的阈值，以此类推，得到像素和最大值行，即为下边线；同理，在检测图像上半区域，令图像每行像素值的和与其上方10行像素值和的均值作比较，若大于起始阈值则把该行像素和作为新的阈值，且下边线与上边线的距离阈值为大于车牌宽度的1.1倍，以此类推，得到满足距离阈值的像素和最大值行数，即为上边线；
(23)将车窗图像分割成左右两部分，然后在各半图利用Hough直线检测求得左右边线位置：具体包括
在检测图像的左半区域利用左半图像增强模板对图像进行卷积处理，以实现对图像中的75度倾斜线进行增强，然后利用霍夫直线检测实现对区域内的直线检测，车窗左边线检测角度阈值为70～95度，与下边线交点到车牌中心的距离阈值为大于1.6倍的车牌宽度，求出满足以上两个阈值且长度最大的直线，即为车窗左边线；同理，在检测图像的右半区域利用右半图像增强模板对图像进行卷积处理，以实现对图中的135度倾斜线进行增强，其角度阈值为100～125度，与下边线交点到车牌中心的距离阈值为大于1.6倍的车牌宽度。
进一步的，所述步骤(3)具体包括，根据车窗边线求得车窗左上角点和右上角点：左上角点为左边线与上边线交点(x1,y1)，右上角点为右边线和上边线交点(x2,y2)；假设车牌宽度为W，则副驾驶遮阳板的检测区域(x3,y3,w3,h3)为：
x3＝x1+0.2*W；y3＝y1+0.3*W；w3＝0.6*W；h3＝0.5*W；
主驾驶遮阳板的检测区域(x4,y4,w4,h4)为：
x4＝x2-0.6*W；y4＝y2+0.3*W；w4＝0.6*W；h4＝0.5*W。
进一步的，所述步骤(3)中还包括，根据得到的遮阳板检测区域，在其中分别利用级联检测和Hough检测遮阳板下边线，来判断区域内是否存在遮阳板，具体包括
级联检测：模型训练时样本统一缩放到40*16大小，提取HOG特征进行训练；
Hough直线检测：检测遮阳板下边线，直线的倾斜角度阈值为-15～15度，长度为大于30个像素，计算直线正上方高5个像素，宽为直线长度的图像对比度，看其是否小于180；如果检测到满足上述条件的直线则说明遮阳板开启，否则就没有开启。
相对于现有技术，本发明所述的一种基于视频的汽车遮阳板检测方法具有以下优势：本发明应用于卡口相机中，实时监控过往车辆是否开启遮阳板，该方法的优点在于：
(1)精确定位车窗位置，为人脸预估、安全带检测、打电话检测、年检标检测、车窗挂件检测等提供了更为精确的预估区域；
(2)根据车窗位置预估遮阳板大致检测区域，具有较高的检测效率和检测精度；
(3)限制Hough直线检测的检测角度，极大的提高算法运行效率。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的左半图像增强模板；
图2为本发明实施例所述的右半图像增强模板。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本发明提供一种基于视频的汽车遮阳板检测方法，包括如下步骤：
1、用车牌位置信息和车型得出车窗的检测区域；具体包括根据已知的车牌位置信息和车型，以车牌左上角坐标点为基准，车牌宽度为测量单位向上方和左右各扩展出一定像素，得到车窗在图像中的位置。
2、测区域内利用积分投影和Hough直线检测确定车窗准确位置；具体包括
(21)根据车牌和车型信息，求出车窗大致检测区域，即：ROI(x,y,w,h)，设车牌区域为(X,Y,W,H)；
小汽车：x＝X–W*2.1；y＝Y–W*3.7；w＝W*4.5；h＝W*2.4；
面包车：x＝X–W*2.1；y＝Y–W*4.1；w＝W*4.8；h＝W*2.6；
小货车：x＝X–W*2.3；y＝Y–W*4.4；w＝W*5.5；h＝W*2.7；
大货车：x＝X–W*3.1；y＝Y–W*5.3；w＝W*6.7；h＝W*3.1；
(22将检测区域分割成上下两部分，在各半部分利用积分投影检测出车的上下边线；
积分投影公式为：
Figure GDA0003407006770000051
其中I(x,y)为像素点的灰度值。
首先确定下边线：在检测图像下半区域令图像每行像素值的和与其下方10行像素值和的均值作比较，若大于起始阈值(0)则把该行像素和作为新的阈值，以此类推，得到像素和最大值行，即为下边线；同理，在检测图像上半区域，令图像每行像素值的和与其上方10行像素值和的均值作比较，若大于起始阈值(0)则把该行像素和作为新的阈值，且下边线与上边线的距离阈值为大于车牌宽度的1.1倍，以此类推，得到满足距离阈值的像素和最大值行数，即为上边线；
(2)将车窗图像分割成左右两部分，然后在各半图利用Hough直线检测求得左右边线位置。
在检测图像的左半区域利用图1模板对图像进行卷积处理，以实现对图中的75度倾斜线进行增强，然后利用霍夫直线检测实现对区域内的直线检测，车窗左边线检测角度阈值为70～95度，与下边线交点到车牌中心的距离阈值为大于1.6倍的车牌宽度，求出满足以上两个阈值且长度最大的直线，即为车窗左边线；同理，在检测图像的右半区域利用图2模板对图像进行卷积处理，以实现对图中的135度倾斜线进行增强，其角度阈值为100～125度，与下边线交点到车牌中心的距离阈值为大于1.6倍的车牌宽度。
(3)根据车窗位置选定遮阳板检测区域，并在区域内利用级联和Hough直线检测方法判定遮阳板是否开启。具体包括
(31)车窗边线求得车窗左上角点和右上角点：左上角点为左边线与上边线交点(x1,y1)，右上角点为右边线和上边线交点(x2,y2)；假设车牌宽度为W，则副驾驶遮阳板的检测区域(x3,y3,w3,h3)为：
x3＝x1+0.2*W；y3＝y1+0.3*W；w3＝0.6*W；h3＝0.5*W；
主驾驶遮阳板的检测区域(x4,y4,w4,h4)为：
x4＝x2-0.6*W；4＝y2+0.3*W；w4＝0.6*W；h4＝0.5*W；
(32)得到的遮阳板检测区域，在其中分别利用级联检测和Hough检测遮阳板下边线，来判断区域内是否存在遮阳板。
级联检测：模型训练时样本统一缩放到40*16大小，提取HOG特征进行训练。
Hough直线检测：检测遮阳板下边线，直线的倾斜角度阈值为-15～15度，长度为大于30个像素，计算直线正上方高5个像素，宽为直线长度的图像对比度，看其是否小于180；如果检测到满足上述条件的直线则说明遮阳板开启，否则就没有开启。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于视频的汽车遮阳板检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)利用车牌位置信息和车型得出车窗的检测区域；
(2)在检测区域内利用积分投影和Hough直线检测确定车窗准确位置；
(3)根据车窗位置选定遮阳板检测区域，并在区域内利用级联和Hough直线检测方法判定遮阳板是否开启；
所述步骤(1)具体包括根据已知的车牌位置信息和车型，以车牌左上角坐标点为基准，车牌宽度为测量单位向上方和左右各扩展出一定像素，得到车窗在图像中的位置；
所述步骤(2)具体包括如下步骤：
(21)根据车牌和车型信息，求出车窗检测区域，即：ROI(x,y,w,h)，设车牌区域为(X,Y,W,H)；
小汽车：x＝X–W*2.1；y＝Y–W*3.7；w＝W*4.5；h＝W*2.4；
面包车：x＝X–W*2.1；y＝Y–W*4.1；w＝W*4.8；h＝W*2.6；
小货车：x＝X–W*2.3；y＝Y–W*4.4；w＝W*5.5；h＝W*2.7；
大货车：x＝X–W*3.1；y＝Y–W*5.3；w＝W*6.7；h＝W*3.1；
(22)将检测区域分割成上下两部分，在各半部分利用积分投影检测出车的上下边线；具体过程如下
首先确定下边线，在检测图像下半区域令图像每行像素值的和与其下方10行像素值和的均值作比较，若大于起始阈值则把该行像素和作为新的阈值，以此类推，得到像素和最大值行，即为下边线；同理，在检测图像上半区域，令图像每行像素值的和与其上方10行像素值和的均值作比较，若大于起始阈值则把该行像素和作为新的阈值，且下边线与上边线的距离阈值为大于车牌宽度的1.1倍，以此类推，得到满足距离阈值的像素和最大值行数，即为上边线；
(23)将车窗图像分割成左右两部分，然后在各半图利用Hough直线检测求得左右边线位置：具体包括
在检测图像的左半区域利用左半图像增强模板对图像进行卷积处理，以实现对图像中的75度倾斜线进行增强，然后利用霍夫直线检测实现对区域内的直线检测，车窗左边线检测角度阈值为70～95度，与下边线交点到车牌中心的距离阈值为大于1.6倍的车牌宽度，求出满足以上两个阈值且长度最大的直线，即为车窗左边线；同理，在检测图像的右半区域利用右半图像增强模板对图像进行卷积处理，以实现对图中的135度倾斜线进行增强，其角度阈值为100～125度，与下边线交点到车牌中心的距离阈值为大于1.6倍的车牌宽度。
2.根据权利要求1 所述的一种基于视频的汽车遮阳板检测方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括，根据车窗边线求得车窗左上角点和右上角点：左上角点为左边线与上边线交点(x1,y1)，右上角点为右边线和上边线交点(x2,y2)；假设车牌宽度为W，则副驾驶遮阳板的检测区域(x3,y3,w3,h3)为：
x3＝x1+0.2*W；y3＝y1+0.3*W；w3＝0.6*W；h3＝0.5*W；
主驾驶遮阳板的检测区域(x4,y4,w4,h4)为：
x4＝x2-0.6*W；y4＝y2+0.3*W；w4＝0.6*W；h4＝0.5*W。
3.根据权利要求2 所述的一种基于视频的汽车遮阳板检测方法，其特征在于：所述步骤(3)中还包括，根据得到的遮阳板检测区域，在其中分别利用级联检测和Hough检测遮阳板下边线，来判断区域内是否存在遮阳板，具体包括
级联检测：模型训练时样本统一缩放到40*16大小，提取HOG特征进行训练；
Hough直线检测：检测遮阳板下边线，直线的倾斜角度阈值为-15～15度，长度为大于30个像素，计算直线正上方高5个像素，宽为直线长度的图像对比度，看其是否小于180；如果检测到满足上述条件的直线则说明遮阳板开启，否则就没有开启。
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